В России обучили нейросеть распознавать объекты на основе теплового излучения

Издание Naked Science сообщает, что исследователи из КНИТУ-КАИ разработали ПО для распознавания тепловизионных изображений с повышенной точностью. Для этого обучили сверхточную нейросеть YOLO и применяли специализированные алгоритмы фильтрации для анализа и визуализации объектов. Как отмечается, тепловизионные технологии играют важную роль в медицине, промышленности и безопасности. Применение тепловизионных изображений охватывает широкий спектр сфер, в которых технология является весьма востребованной. Разработанное ПО повышает точность распознавания объектов на 8-19%. Преимущества этого подхода включают автоматизацию анализа больших массивов изображений, а также возможность самообучения нейросети и адаптации системы в целом. Разработанное специалистами КНИТУ-КАИ ПО получило государственную регистрацию в Федеральной службе по интеллектуальной собственности. «Необходимость этой разработки обусловлена реальными потребностями предприятий данного профиля, и идея создания программы возникла у моего любознательного студента-дипломника Ильмира Фатыхова при прохождении производственной практики на фирме, занимающейся разработкой оптико-электронных систем. В современном мире тепловизионные технологии играют важную роль в различных областях, предоставляя уникальные возможности для анализа и визуализации объектов на основе их теплового излучения, — поясняет профессор кафедры систем автоматизированного проектирования КНИТУ-КАИ Зиннур Гизатуллин. — Применение тепловизионных изображений охватывает широкий спектр сфер, включая медицину, промышленность, безопасность».